Große Sprachmodelle (LLM) und ihre Chain-of-Think-Technologie (CoT) haben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erhebliche Fortschritte gemacht. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Auswirkungen der Inferenzkettenlänge auf die CoT-Leistung. Untersuchungen zeigen, dass längere Argumentationsketten innerhalb eines bestimmten Bereichs die Argumentationsfähigkeiten von LLM verbessern und dadurch NLP-Aufgaben besser erledigen können. Im Folgenden werden die relevanten Forschungsergebnisse und experimentellen Ergebnisse erläutert.
Umfangreiche Sprachmodelle und Denkketten-Prompt-Technologie haben bei NLP-Aufgaben erhebliche Fortschritte gemacht. Untersuchungen zeigen die entscheidende Rolle der Länge der Inferenzkette für die CoT-Leistung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass innerhalb eines bestimmten Bereichs ein klarer Zusammenhang zwischen der Länge der Inferenzkette und der Fähigkeit großer Sprachmodelle besteht.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Länge der Inferenzkette einen erheblichen Einfluss auf die Leistung großer Sprachmodelle hat. Zukünftige Forschungen können die Methode zur Bestimmung der optimalen Inferenzkettenlänge und die Beziehung zwischen Kettenlänge und Modellleistung unter verschiedenen Aufgaben weiter untersuchen. Dies wird dazu beitragen, die Denkketten-Prompt-Technologie besser zu verstehen und anzuwenden und die weitere Entwicklung großer Sprachmodelle im Bereich NLP zu fördern.